韩国封装企业Hana Micron:正为英伟达H100开发2.5D封装技术

韩国封装企业HanaMicron:正为英伟达H100开发2.5D封装技术HanaMicron是韩国顶尖的后端工艺公司,也是外包半导体组装和测试(OSAT)公司。该公司目前正在开发一种2.5D封装技术,可水平组装不同类型的人工智能(AI)芯片,如高带宽内存(HBM)。公司CEOLeeDong-cheol近日表示:“我们把未来寄托在HBM和其他人工智能芯片的先进2.5D封装技术上。”他表示,目前正在开发的芯片封装技术对于生产人工智能芯片至关重要,如英伟达的H100人工智能加速器。他还指出,台积电已经研发了英伟达H100的2.5D封装技术。三星和SK海力士以及一些后端公司也在开发。其公司也已经生产出原型,不过还需要一些时间才能进入全面商业化阶段。封装——下一个战场封装将芯片置于保护盒中,防止腐蚀,并提供一个接口来组合和连接已生产的芯片。台积电、三星和英特尔等领先的代工企业正在激烈竞争先进的封装技术。封装技术可以提高半导体性能,而无需通过超精细加工来缩小纳米尺寸,这在技术上具有挑战性,而且需要更多时间。随着ChatGPT等生成式人工智能的发展,对此类技术的需求也在迅速增加,这就需要能够快速处理大量数据的半导体。根据咨询公司YoleIntelligence的预测,全球芯片封装市场(包括2.5D和更先进的3D封装)规模将从2022年的443亿美元增长到2028年的786亿美元。HanaMicron的越南业务HanaMicron成立于2001年8月,在韩国、越南和巴西设有生产设施,并在美国、越南和巴西开展海外销售业务。它提供封装服务,处理从芯片封装到模块测试的整个过程。该公司的客户包括三星、SK海力士和恩智浦半导体。该公司目前正在越南大力拓展业务。自2016年在北宁省成立公司进军东南亚市场以来,HanaMicron累计投资高达7000亿韩元(约合5.25亿美元),目前封装芯片的月产量已达5000万片。该公司计划到2025年将月产量提高到2亿个,并预计越南业务的销售额将很快达到万亿韩元。存储芯片封装占该公司销售收入的70%,而中央处理器、应用处理器、指纹识别传感器和汽车芯片等系统芯片的封装则占其余部分。LeeDong-cheol说:“我们的最终目标是将系统芯片的比例提高到50%,因为它们受市场起伏的影响较小。”金融研究公司FnGuide的数据显示,随着过去几年存储市场的放缓,该公司2023年的营业利润预计为663亿韩元,比上一年下降36%。LeeDong-cheol表示,鉴于电子产品制造商和人工智能设备制造商对先进芯片的需求不断增长,预计2024年的业绩将有所改善。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1421961.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1421961.htm

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日本计划量产2nm芯片着眼于2.5D、3D封装异构技术日本半导体公司Rapidus自2022年8月成立以来,一直专注于异构集成技术,试图通过2.5D、3D封装将多个不同的芯片组合在一起。根据Rapidus官网介绍,该公司计划与西方公司合作,开发下一代3DLSI(大规模集成电路),并利用领先的技术量产2nm及以下制程芯片。日本经济产业省于2023年6月修订了《半导体和数字产业战略》,将2.5D、3D封装以及硅桥技术,确定为2020年代末之前需要取得突破的技术。经济产业省的目标是启动先进半导体技术中心(LSTC),与Rapidus以及海外研究机构和制造商合作,共同开发这些技术,并将先进封装技术应用于2nm及以下芯片。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1372069.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1372069.htm

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三星计划为英伟达AIGPU提供HBM3和2.5D封装服务目前,英伟达的A100、H100和其他AIGPU均使用台积电进行晶圆制造和2.5封装工作的前端工艺。英伟达AIGPU使用的HBM(高带宽内存)芯片由SK海力士独家提供。然而,台积电没有能力处理这些芯片所需的2.5D封装的所有工作量。消息人士称,英伟达正在与二级和替代供应商就数量和价格进行谈判,其中包括AmkorTechnology(安靠科技)和SPIL(矽品精密工业)。SK海力士将继续供应所使用的HMB3。三星的先进封装团队(AVP)是另外的潜在供应商,该团队由三星电子去年底成立,旨在扩大芯片封装收入。AVP团队可以接收英伟达从台积电采购的AIGPU晶圆,然后从三星存储芯片业务部门采购HBM3,并使用自己的I-Cube2.5D封装来完成工作。三星向英伟达提出了这一提议,同时还补充说,它可以派遣大量工程师参与该项目。三星还提出为英伟达设计中介层晶圆。消息人士称,如果这笔交易通过,三星预计将处理英伟达约10%的AIGPU封装量。不过,他们补充说,三星必须满足英伟达的要求,并通过其HBM3和2.5D封装的质量测试。三星计划于今年晚些时候开始生产HBM3。7月早些时候,三星半导体负责人KyungKye-hyun通过公司内部聊天工具分享称,该公司的HBM3被客户评价为优秀。KyungKye-hyun表示,他预计HBM3和HBM3P将从明年开始为芯片部门的利润增长做出贡献。与此同时,台积电还计划将其2.5D封装产能扩大40%以上,以满足英伟达不断增长的需求。这意味着三星除非迅速通过英伟达的评估,否则可能无法达成交易。三星还致力于到2025年开发无凸点封装,该封装针对高层HBM,有助于降低封装高度,该技术也称为铜-铜直接键合或混合键合(Cu-CuHybridBonding)。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1372021.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1372021.htm

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Nvidia表示已开发专门用于出口到中国的H800芯片,以替代H100旧金山,3月21日(路透社)——主导人工智能(AI)芯片市场的美国半导体设计公司NvidiaCorp表示,已将其旗舰产品修改为可以合法出口到中国的版本.美国监管机构去年制定规则,以国家安全问题为由,禁止英伟达向中国客户出售其两款最先进的芯片,即A100和更新的H100。此类芯片对于开发生成式人工智能技术(如OpenAI的ChatGPT和类似产品)至关重要。路透社在11月报道称,Nvidia设计了一款名为A800的芯片,该芯片降低了A100的某些功能,使A800可以合法出口到中国。周二,该公司表示,它已经开发出类似的H100芯片的中国出口版本。这款名为H800的新芯片被阿里巴巴集团控股有限公司、百度公司和腾讯控股有限公司等中国科技公司的云计算部门使用。——

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你见过晶圆大小的芯片吗?这家AI独角兽推新品对标英伟达H100据悉,该款芯片将4万亿个晶体管组织在90万个核心中。该芯片针对人工智能训练的工作负载进行了优化。Cerebras公司声称,配备了2048个WSE-3芯片的服务器集群可以在一天内训练出市场上最先进的开源语言模型之一Llama270B。替代英伟达Cerebras是一家美国人工智能芯片的独角兽企业,它背后的投资团队也都实力够硬。最新一笔融资是在2021年由AlphaWaveVenture和阿布扎比增长基金领投,融资金额2.5亿美元,其他的投资人士包括:OpenAI创始人山姆·奥特曼、AMD前首席技术官FredWeber等。2021年,Cerebras公司首次亮相了WSE-2芯片,集成了1.2万亿个晶体管、40万个核心。在同行都在将晶圆分割成数百颗独立芯片之时,Cerebras公司则是选择将整个晶圆做成一颗芯片。而最新发布的WSE-3则是从WSE-2改进而来的。它较WES-2又增加了1.4万亿个晶体管,并拥有90万个计算核心、44GB的板载SRAM内存。强化部分是通过从7纳米制造工艺更新到5纳米节点所实现的。据该公司称,WSE-3在人工智能工作负载方面的性能是其前身的两倍,它的峰值速度可以达到每秒125千万亿次计算。Cerebras还将WSE-3定位为比英伟达显卡更为高效的替代品。根据Cerebras官网的数据,该芯片4万亿个晶体管数完全碾压了英伟达H100GPU的800亿个;核处理器数是单个英伟达H100GPU的52倍;片上存储量是H100的880倍。WSE-3芯片为Cerebras公司的CS-3超级计算机提供动力,CS-3可用于训练具有多达24万亿个参数的人工智能模型,对比由WSE-2和其他常规人工智能处理器驱动的超级计算机,这一数据是个重大飞跃。加速数据传输虽说将晶圆大小的芯片和单个英伟达H100GPU相比较并不公平,不过若从数据传输速度的角度来看,不将晶圆切割成单独的芯片确实有它的优势。根据Cerebras公司的说法,使用单一的大型处理器可以提高人工智能训练工作流程的效率。当WSE-3上的4万亿个晶体管在晶圆上互连时,将会大大加快生成式人工智能的处理时间。人工智能模型就是相对简单的代码片段的集合,这些代码片段被称为人工神经元。这些神经元被重新组织成集合(称为层)。当人工智能模型接收到一个新任务时,它的每一层都会执行任务的一部分,然后将其结果与其他层生成的数据结合起来。由于神经网络太大,无法在单个GPU上运行,因此,这些层需要分布在数百个以上的GPU上,通过频繁地交换数据来协调它们的工作。基于神经网络架构的具体特性,只有获得前一层的全部或部分激活数据,才能在开始分析数据,并提供给下一层。也就意味着,如果这两层的数据运行在不同的GPU上,信息在它们之间传输可能需要很长时间。芯片之间的物理距离越大,数据从一个GPU转移到另一个GPU所需的时间就越长,这会减慢处理速度。而Cerebras的WSE-3有望缩短这一处理时间。如果一个人工智能模型的所有层都在一个处理器上运行,那么数据只需要从芯片的一个角落传输到另一个角落,而不是在两个显卡之间传输。减少数据必须覆盖的距离可以减少传输时间,从而加快处理速度。该公司指出,在如今的服务器集群中,数以万计的GPU被用来处理一个问题,而若是将芯片数量减少50倍以上,就可以降低互连成本以及功效,同时或许也可以解决消耗大量电力的问题。Cerebras联合创始人兼CEOAndrewFeldman称,“当我们八年前开始这一旅程时,每个人都说晶圆级处理器是白日梦…WSE-3是世界上最快的人工智能芯片,专为最新的尖端人工智能工作而打造。”对于新推出地WSE-3芯片,分析公司Intersect360Research首席执行官AddisonSnell认为,Cerebras的WSE-3人工智能芯片和CS-3系统可以使部分高性能计算用户受益。他指出,“该芯片在相同的成本和功率下将性能提高了一倍。”不过,TiriasResearch创始人JimMcGregor则较为现实地指出,尽管这家初创公司增长迅速,并且有能力提高其平台的可扩展性,但与占主导地位的人工智能供应商英伟达相比,它仍然是一家规模较小的公司。他还指出,Cerebras专注于人工智能的一个方面,那就是训练,不过训练只是大型语言模型市场的一个利基市场。而英伟达提供了许多其他方面产品。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1423681.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1423681.htm

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